基于贝叶斯估计的小波图像降噪.doc
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基于贝叶斯估计的小波图像降噪.doc
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基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法.pdf
由于生物芯片芯片的制作、杂交、清洗和测定过程中灰尘的污染,测定样品、仪器噪声的干扰以及杂交非特异性反应等因素,导致生物芯片图像存在着较大的噪声信号。本发明提出一种基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法,该方法首先对含噪声的生物芯片图像通过小波变换展开成小波系数,然后在对信号方差和噪声方差进行估计的基础上,确定贝叶斯收缩阈值,利用贝叶斯收缩阈值提取重要的小波系数完成图像的阈值处理和去噪处理,最后将去噪后的小波系数经过小波逆变换对图像进行重构,输出去噪后的图像。本发明的优点:该方法对生物芯片图像去噪可以收到
一种基于贝叶斯估计的图像重建方法.pdf
本发明公开了一种基于贝叶斯估计的图像重建方法,该方法适用于具有稀疏特性的图像数据采样及重建。本发明通过结合贝叶斯估计对新增采样位置进行预判,然后利用压缩感知技术中的稀疏信号重建方法完成图像稀疏系数重建,一方面提高数据采样质量,另一方面提高图像的重建质量。本发明方法采用感知矩阵实现预采样,并根据图像稀疏系数的先验概率分布,基于贝叶斯估计确定未采样数据的后验概率分布,同时结合信息熵函数的分析方法,以获取下一次采样位置,该方法一方面可以有效避免稀疏采样中的随机‘等概率’采样的盲目性,另一方面进一步降低随机采样的
贝叶斯估计与贝叶斯学习.docx
贝叶斯估计与贝叶斯学习贝叶斯估计与贝叶斯学习贝叶斯估计是概率密度估计的一种参数估计,它将参数估计看成随机变量,它需要根据观测数据及参数鲜艳概率对其进行估计。一贝叶斯估计(1)贝叶斯估计贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数。的最优估计,使总期望风险最小。设p(。)是待估计参数。的先验概率密度,且。取值与样本集。。{x1,l,xn}有关,设样本的取值空间ed,参数取值空间。,。(。。,。)是。。作为。的估计量时的损失函数,本节我们取2。(。。,。)。(。。。。)。则此时的总期望风险为:r。。ed。,。)p